Predicting Change in Posttraumatic Distress Through Change in Coping Self-Efficacy After Using the My Trauma Recovery eHealth Intervention: Laboratory Investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology offers a unique platform for delivering trauma interventions (ie, eHealth) to support trauma-exposed populations. It is important to evaluate mechanisms of therapeutic change in reducing posttraumatic distress in eHealth for trauma survivors. OBJECTIVE: This study evaluated a proactive, scalable, and individually responsive eHealth intervention for trauma survivors called My Trauma Recovery. My Trauma Recovery is an eHealth intervention aiming to support trauma survivors and consisting of 6 modules: relaxation, triggers, self-talk, professional help, unhelpful coping, and social support. It was designed to enhance trauma coping self-efficacy (CSE). We tested 3 hypotheses. First, My Trauma Recovery would decrease posttraumatic stress symptoms (PTSS). Second, My Trauma Recovery would increase CSE. And last, changes in CSE would be negatively correlated with changes in PTSS. METHODS: A total of 92 individuals exposed to trauma (78/92, 85% females, mean age 34.80 years) participated. Our study was part of a larger investigation and consisted of 3 sessions 1 week apart. Participants completed the baseline online survey assessing PTSS and CSE. Each session included completing assigned modules followed by the online survey assessing CSE. PTSS was remeasured at the end of the last module. RESULTS: =7.51, P<.001) were found. No significant change in CSE was found during session 3 (N=92). The residualized scores between PTSS T1 and T9 and between CSE T1 and T9 were calculated. The PTSS residualized score and the CSE residualized score were significantly correlated, r=-.26, P=.01. Results for each analysis with a probable PTSD subsample were consistent. CONCLUSIONS: The findings of our study show that participants working through My Trauma Recovery report clinically lower PTSS after 3 weeks. The results also demonstrate that CSE is an important self-appraisal factor that increased during sessions 1 and 2. These improvements are correlated with reductions in PTSS. Thus, changes in CSE may be an important mechanism for reductions in PTSS when working on a self-help trauma recovery website and may be an important target for eHealth interventions for trauma. These findings have important implications for trauma eHealth interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».